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Programa do Curso
Introdução
Visão geral das características e da arquitetura da Azure Machine Learning (AML)
Visão geral de um fluxo de trabalho de ponta a ponta em AML (Azure Machine Learning Pipelines)
Provisionamento de máquinas virtuais na nuvem
Considerações sobre dimensionamento (CPUs, GPUs e FPGAs)
Navegando no Azure Machine Learning Studio
Preparando dados
Criando um modelo
Treinamento e teste de um modelo
Registar um modelo treinado
Criando uma imagem de modelo
Implantação de um modelo
Monitorização de um modelo em produção
Resolução de problemas
Resumo e conclusão
Requisitos
- Compreensão dos conceitos de aprendizagem automática.
- Conhecimento dos conceitos de computação em nuvem.
- Conhecimento geral de contentores (Docker) e orquestração (Kubernetes).
- Experiência de programação em Python ou R é útil.
- Experiência de trabalho com uma linha de comando.
Público-alvo
- Engenheiros de ciência de dados
- Engenheiros DevOps interessados na implantação de modelos de aprendizado de máquina
- Engenheiros de infra-estruturas interessados na implementação de modelos de aprendizagem automática
- Engenheiros de software que desejam automatizar a integração e a implantação de recursos de aprendizado de máquina com seu aplicativo
21 Horas
Declaração de Clientes (2)
Os detalhes e o estilo de apresentação.
Cristian Mititean - Accenture Industrial SS
Curso - Azure Machine Learning (AML)
Máquina Traduzida
Os Exercícios
Khaled Altawallbeh - Accenture Industrial SS
Curso - Azure Machine Learning (AML)
Máquina Traduzida
